Superkomputery za pomocą uczenia maszynowego opracują nowe leki

Superkomputery szykują przyszłość, w której zasypani zostaniemy różnego rodzaju farmaceutykami. ExCAPE (Exascale Compound Activity Prediction) – projekt wspierany przez program „Horyzont 2020”, rozwija nowy sposób szybkiego opracowywania nowych leków. Wykorzystany zostanie do tego proces uczenia maszynowego.

Uczenie maszynowe

Naukowcy skupiają się na algorytmach uczenia maszynowego — dziedzinie informatyki, która daje komputerom możliwość doskonalenia swojego programu na podstawie olbrzymiej bazy danych (Big Data) zgromadzonej w przeszłości. W ostatnim dziesięcioleciu uczenie maszynowe było już wykorzystywane w projektowaniu autonomicznych samochodach, algorytmach rozpoznawania mowy oraz wyszukiwarkach internetowych nowej generacji. Nawet nie zdając sobie z tego sprawy, codziennie używamy systemów uczenia maszynowego.

W małej skali wykorzystuje się już uczenie maszynowe do opracowywania nowych leków i ich testowania. Uczenie maszynowe pomaga zredukować wysokie koszty i czas potrzebny, ze względu na ogromną liczbę kombinacji chemicznych. Stosowane do tej pory systemy uczenia maszynowego nie są w stanie jednak wykorzystać wszystkich dostępnych danych znajdujących się w Big Data. Projekt ExCAPE dostarczy algorytm uczenia maszynowego, który obsługiwać będzie wszystkie dostępne dane branży farmaceutycznej.

Moc obliczeniowa superkomputerów

Superkomputer, o którym mowa będzie miał moc obliczeniową rzędu 1 eksaflop. Na chwilę obecną nie istnieje jeszcze na naszej planecie komputer, który mógłby poszczycić się tak olbrzymią mocą obliczeniową. Obecnie najszybszy superkomputer Sunway TaihuLight znajdujący się w Chinach i wyposażony jest w moc obliczeniową 93,01 petaflop. Jeden petaflop to 1015 operacji zmiennoprzecinkowych wykonywanych na sekundę, natomiast jeden eksaflop jest tysiąc razy większy i wykonuje 1018 takich obliczeń na sekundę. Aby uzmysłowić sobie jak to jest dużo, wyobraź sobie, że większość obecnie używanych laptopów działa z szybkością rzędu miliardów obliczeń na sekundę (GFLOPS). Superkomputery z mocą obliczeniową w skali eksaflop będą jakieś biliony razy szybsze. Jeśli obecne tempo wzrostu zostanie utrzymane to pierwsze superkomputery o takiej mocy obliczeniowej powstaną około 2022 roku .

Zastosowanie na dużą skalę superkomputerów z algorytmami uczenia maszynowego w opracowywaniu nowych leków,  zwiastuje przełom w przemyśle farmaceutycznym. Zredukowany ma zostać znacznie koszt i czas opracowania leku od początku badań laboratoryjnych aż po wypuszczenie farmaceutyku na rynek. Obecnie średni koszt opracowania nowego leku wynosi 930 mln €, natomiast czas dotarcia na półki aptek zajmuje nawet kilkanaście lat.

Przeczytaj również podobny artykuł, ale tym razem o wykorzystaniu komputerów kwantowych w odkrywaniu nowych leków.

 

 

 

 

Daj znać, jeśli spodobał Ci się artykuł oraz napisz komentarz, aby czytelnicy mogli poznać Twoją opinię.